KI-Agenten in der Prozessautomatisierung: Wie Versicherer komplexe Abläufe dunkel verarbeiten
Summary: Die Prozessautomatisierung durch agentische KI ermöglicht Versicherern eine autonome End-to-End-Dunkelverarbeitung komplexer Geschäftsvorfälle. Durch präzises Interface Mapping und zielgerichtetes Function Calling lösen KI-Agenten Kundenanfragen kontextsensitiv und steigern die Effizienz bestehender Prozesse – ganz ohne Big-Bang-Risiken.
Ein konkretes Beispiel für eine produktive KI-Lösung ist die Implementierung von KI-Agenten zur End-to-End-Automatisierung von Geschäftsprozessen. Die orchestrierende KI erkennt eigenständig, was zu tun ist (Identification of Intent), analysiert und klassifiziert eingehende Kundenanfragen (Classification), gleicht Informationen mit Systemanforderungen ab (Interface Mapping), beschafft fehlende Daten aus strukturierten und unstrukturierten Quellen (MCP) und führt Prozesse automatisiert aus (Function Calling). Sie ist in der Lage, eine direkte Kundenkommunikation zu führen oder diese für einen Sachbearbeiter vorzubereiten. Bei komplexen oder regulatorisch sensiblen Fällen kann jederzeit ein „Human in the Loop“ eingreifen – mit vollständiger Dokumentation aller KI-Schritte durch den sogenannten „Thinking Mode“.
Einsatz von KI-Agenten erfordert keinen Big-Bang-Ansatz
Für Versicherer bedeutet das: geringere Kosten, schnellere Abläufe, eine verbesserte Customer Experience durch 24/7-Verfügbarkeit und eine spürbare Entlastung interner Ressourcen – unabhängig vom Skill-Level. Es gibt bereits out-of-the-box regulatorisch konforme Lösungen inkl. implementierten Audittrails für alle Aktivitäten. Hervorzuheben ist, dass kein Big-Bang-Implementierungsprojekt notwendig ist: Agentische KI lässt sich iterativ erweitern und fokussiert dabei auf die jeweils wertstiftenden Prozessanteile – ganz im Sinne eines agilen, nutzungsorientierten Vorgehens.
Qualität der bestehenden Prozesslogik entscheidend
Die sachgerechte, effiziente Ausführung bestehender konventioneller Prozesse durch KI-Agenten hängt von der Qualität der bestehenden Prozesslogik ab. Saubere, klar definierte APIs und eine gute fachliche Beschreibung für domänenspezifische Services, die dunkel verarbeitet werden können, bilden die Grundlage für KI-Agenten. Auch in diesem Sinne ersetzen die Agenten die bestehenden Prozesse nicht, sie erweitern den konventionellen Ansatz der Dunkelverarbeitung und bauen auf diesem auf.
Hochkomplexe Prozesse automatisierbar
Die fachlichen Grundlagen für das Verhalten werden dabei nicht regelbasiert programmiert, sondern durch semantische Definitionen in natürlicher Sprache beschrieben. Die Ableitung von Entscheidungen erfolgt dann autonom und kontextsensitiv durch KI-Agenten.
Das ermöglicht es, bestehende Dunkelverarbeitungsprozesse deutlich auszuweiten: von der Kundenkommunikation bis hin zur Prozessierung in den Kernsystemen. Es werden zusätzliche Prozessanteile automatisierbar, die bislang aufgrund hoher Komplexität und unstrukturierten veränderlichen Daten nicht kosteneffizient umgesetzt werden konnten.
Paradigmenwechsel in der Softwarearchitektur
Der Einsatz von KI-Agenten verändert auch die Art, wie Softwarearchitekturen in der Versicherungsbranche in Zukunft konzipiert und umgesetzt werden: Klassische Workflows oder das starre Propagieren von Daten über Schnittstellen verlieren an Bedeutung.
KI-Agenten sind in der Lage, nicht nur repetitive Aufgaben, sondern auch komplexe Problemstellungen unter Zuhilfenahme fachlicher Services eigenständig zu analysieren und zu lösen. Statt linearer Abläufe treten neue Prinzipien in den Vordergrund: Prozesse verlaufen zunehmend parallel und die Steuerung erfolgt über natürliche Sprache.
„Familie“ von KI-Agenten
Die unterschiedlichen Prozessschritte werden nicht durch einen einzelnen KI-Agenten, sondern durch eine ganze „Familie“ bearbeitet, wobei meist einer, der Orchestrator, die Planung übernimmt, und Sub-Agenten parallel Teilschritte ausführen.
Diese Paradigmen ermöglichen eine flexiblere, dynamischere und datengetriebene Gestaltung von Geschäftsprozessen. Sie bilden damit die Basis für eine neue Generation von Anwendungsarchitekturen. Dieser Prozess ist bereits im Gange!
Fazit: Erweiterung statt Ersatz bestehender Systeme
Wer den Schritt von „Play“ zu „Purpose“ bewusst geht, profitiert von einer Schlüsseltechnologie zur Bewältigung einiger der wichtigsten Herausforderungen der Branche. Der Einsatz von KI-Agenten spielt dabei eine zentrale Rolle und wird in der Versicherungsanwendungsarchitektur zu einem Paradigmenwechsel führen. Bestehende Prozesslogik wird zunehmend durch eine Imitation menschlicher Entscheidungsfindung ergänzt. Die KI erkennt dabei logische Zusammenhänge und ist in der Lage, jeden Arbeitsschritt zu erklären.
Im ersten Schritt geht es nicht um den radikalen Ersatz bestehender Systeme, sondern um deren Erweiterung. Software wird nicht mehr ausschließlich regelbasiert programmiert. Sie wird stattdessen durch natürliche Sprache definiert. Gleichzeitig erfolgt die erweiterte Automatisierung iterativ und nicht im Big Bang. Erklärbarkeit ist dabei kein Zusatz, sondern integraler Bestandteil jeder produktiven KI-Lösung.
Um diesen Wandel aktiv zu gestalten, sollten Versicherer auf standardisierte Lösungen setzen, die Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Sicherheit gewährleisten. Unter diesen Voraussetzungen kann der zielgerichtete Einsatz von agentischer KI schon heute einen großen Beitrag zur Wertschöpfung in Versicherungsunternehmen leisten.
